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Abstract(s)
Drawing on UTAUT2, this study examines the number of causal recipes that foster mHealth adoption, using a
mixed approach combining Partial Least Squares (PLS-SEM) and fuzzy-set qualitative comparative analysis. Two general research propositions are assessed using data collected through a survey administered to 120 mHealth users. The findings point that PLS-SEM and fsQCA are complementary analytical approaches providing comparable results. PLS-SEM indicates that performance expectancy, hedonic motivation, and habit have the ability to predict mHealth adoption, while fsQCA reveals six configurations including the factors identified by PLS-SEM. The findings suggest that several conditions that were not significant in PLS-SEM are in fact sufficient conditions when combined with other conditions. For practitioners concerned with fostering mHealth adoption, the findings stress the importance of adopting an integrated approach centered on performance expectancy, facilitating conditions, and habit, targeting well-educated young women. The existence of multiple solutions also points to the presence of equifinality.
Com base na UTAUT2, este estudo examina o número de receitas causais que promovem a adoção de saúde móvel, usando uma abordagem mista combinando Partial Least Squares (PLS-SEM) e análise comparativa qualitativa de conjuntos difusos. Duas proposições gerais de pesquisa são avaliadas usando os dados coletados por meio de uma pesquisa administrada a 120 usuários do mHealth. Os resultados apontam que o PLS-SEM e o fsQCA são abordagens analíticas complementares que fornecem resultados comparáveis. O PLS-SEM indica que a expectativa de desempenho, a motivação hedônica e o hábito têm a capacidade de prever a adoção de saúde móvel, enquanto o fsQCA revela seis configurações, incluindo os fatores identificados por PLS-SEM. Os resultados sugerem que várias condições que não eram signi fi cativas em PLS-SEM são, de fato, condições suficientes quando combinadas com outras condições. Para os profissionais preocupados em promover a adoção da saúde móvel, os resultados ressaltam a importância de adotar uma abordagem integrada centrada na expectativa de desempenho, condições facilitadoras e hábito, visando mulheres jovens com bom nível de instrução. A existência de múltiplas soluções também aponta para a presença de equidade.
Com base na UTAUT2, este estudo examina o número de receitas causais que promovem a adoção de saúde móvel, usando uma abordagem mista combinando Partial Least Squares (PLS-SEM) e análise comparativa qualitativa de conjuntos difusos. Duas proposições gerais de pesquisa são avaliadas usando os dados coletados por meio de uma pesquisa administrada a 120 usuários do mHealth. Os resultados apontam que o PLS-SEM e o fsQCA são abordagens analíticas complementares que fornecem resultados comparáveis. O PLS-SEM indica que a expectativa de desempenho, a motivação hedônica e o hábito têm a capacidade de prever a adoção de saúde móvel, enquanto o fsQCA revela seis configurações, incluindo os fatores identificados por PLS-SEM. Os resultados sugerem que várias condições que não eram signi fi cativas em PLS-SEM são, de fato, condições suficientes quando combinadas com outras condições. Para os profissionais preocupados em promover a adoção da saúde móvel, os resultados ressaltam a importância de adotar uma abordagem integrada centrada na expectativa de desempenho, condições facilitadoras e hábito, visando mulheres jovens com bom nível de instrução. A existência de múltiplas soluções também aponta para a presença de equidade.
Description
Keywords
Mobile Health Technology Adoption UTAUT2 Patients Health Care User Perception Consumer Behaviour PLS fsQCA Qualitative Comparative Analysis
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Publisher
Elsevier, Inc.